切换视频源:

神经进化

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2017-09-23

学习资料:

要点

神经网络在当今是一种迅速发展的机器学习方式, 使用反向传播的神经网络更是被推向了一轮又一轮的高峰, 可是我们的视野请不要被反向传播的神经网络变得狭隘. 因为使用神经网络的机器学习方法还有这么一种叫做: 神经进化 (NeuroEvolution). 这种神经网络个人认为是更接近于生物的神经网络系统, 因为他和生物神经网络一样, 并没有反向传播这一步. 主导它解决问题的方式就是 进化, 而反向传播的神经网络解决问题的方式, 我们可以看作是 优化.

以下是我在 Youtube 中搜索看到大家都拿 Neuro Evolution 做的小实验. 看上去很高大上呀. 是不是又激情澎湃了.

这些是上面实验的部分链接 ( 马里奥, 马里奥, 微生物进化)

具体来说, Neuro Evolution 其实可以在很多方面来处理问题. 比如用它来做监督学习 (不过在这点上一般没有反向传播的神经网络学得快, 我们在下节内容里会做一个简单的监督学习例子), 还有可以拿它来做强化学习 (这和传统的强化学习 Reinforcement Learning 是有的一拼的, 在之后内容中我们使用 gym 模块来实现 NeuroEvolution 的强化学习).

神经网络进化的方式

说到进化, 我们之前看到了在遗传算法 (Genetic Algorithm) 中, 种群 Population 是通过不同的 DNA 配对, DNA 变异来实现物种的多样性, 然后通过自然选择 (Natural Selection), 繁衍下一代来实现 适者生存, 不适者淘汰 这条定律. 在神经网络中我们如何使用这种规律呢.

尝试1: 固定神经网络形态 (Topology), 改变参数 (weight)

这种思路很简单, 我们有一个全连接神经网络, 像下图:

4-1-1.png

通过不断尝试变异, 修改链接中间的 weight, 改变神经网络的预测结果, 保留预测结果更准确的, 淘汰不那么准确的. 在这方面, OpenAI 在2017年做出了一个有贡献的研究. 他们将进化策略 (Evolution Strategy) 衍生到神经网络, 然后不断进化神经网络中的参数. 他们的实验结果都能够媲美很多强化学习方法, 比如 Q-learning, Policy Gradient.

尝试2: 修改参数 和 形态

这种变化更多, 除了参数, 形态也是能够改变的. 我们待会要提到的 NEAT 算法就是这样一种. 因为能够变化形态, 所以在 NEAT 中, 并不存在神经层这种东西.

4-1-2.jpg

对比这两种不同的方式, 我们可以想象肯定是越能变化的, 结果会越好啦. 因为它能够探索的形态结构越多, 找到好方法的机会就越大. 而且还有一个优点就是, NEAT 可以最小化结构. 换句话说如果你拿一个 50 层的神经网络训练, 但是要解决的问题很简单, 并不会用到那么复杂的神经网络, 越多的层结构也是一种浪费, 所以用 NEAT 来自己探索需要使用多少链接, 他就能忽略那些没用的链接, 所以神经网络也就比较小, 而且小的神经网络运行也快嘛.

NEAT算法

NEAT 是一种典型的遗传算法), 如果想偷懒, 这篇在 conference 上的浓缩版(Efficient evolution of neural network topologies)也是很好的阅读材料.

简单来说, NEAT 有几个关键步骤,

  • 使用 创新号码 (Innovation ID) 对神经网络的 直接编码 (direct coding)
  • 根据 innovation ID 进行 交叉配对 (crossover)
  • 神经元 (node), 神经链接 (link) 进行 基因突变 (mutation)
  • 尽量保留 生物多样性 (Speciation) (有些不好的网络说不定突然变异成超厉害的)
  • 通过初始化只有 input 连着 output 的神经网络来尽量减小神经网络的大小 (从最小的神经网络结构开始发展)

我们再来具体看看他是怎么 搭建/交叉/变异 神经网络的. 之后的用图都是上面提到的 paper 中的.

4-1-3.png

上面的图你可以想象成就是我们如何通过 DNA (图中的 Genome) 来编译出神经网络的. Node genes 很简单就是神经网络每个节点的定义. 哪些是输入, 哪些输出, 哪些是隐藏节点. Connect. Genes 则是对于每一个节点与节点的链接是什么样的形式, 从输入节点 (In) 到输出节点 (Out), 这个链接的参数 (weight) 是多少. 输出节点的值就是 Out = In * weight. 然后这条链接是要被使用 (Enabled) 还是不被使用 (DISAB). 最后就是这条链接专属的 创新号 (Innov)

通过上面的 Genome 我们就能搭建出那个神经网络了, 可以看出我们有一个 2-5 DISAB 的链接, 原因就是在2-5之间我们已经变异出了一个4节点. 所以2-5 是通过 4 相链接的, 这样我们就需要将原来的 2-5 链接 disable 掉.

4-1-4.png

关于变异呢. 我们可以有 节点变异链接变异, 就和上图一样, 这个简单, 大家都看得出来. 但是要提的一点是, 如果新加的节点像 6 那样, 是在原有链接上的突变节点, 那么原来的 3-5 链接就要被 disable 掉.

4-1-5.png

再来就是 crossover 了, 两个神经网络 交配 啦. 这时你就发现原来 innovation number 在这里是这么重要. 两个父母通过 innovation number 对齐, 双方都有的 innovation, 我们就随机选一个, 如果双方有个方没有的 Innovation, 我们就直接全部遗传给后代.

之所以图上还出现了 disjointexcess 的基因, 是因为在后面如果要区分种群不同度, 来选择要保留的种群的时候, 我们需要通过这个来计算, 计算方式我就不细提了, 大家知道有这么一回事就行.

好了, 通过上面的方式一步步进行, 好的神经网络被保留, 坏的杀掉. 我们的神经网络就能朝着正确的方形进化啦.

进化策略与神经网络

Evolution Strategy 相比较于 Genetic Algorithm 更加注重 mutation 的过程. 而且其中高度使用到了正态分布 (Normal distribution).

而 OpenAI 提出的能够替代强化学习的 ES 可以终结如下:

  • 固定神经网络结构;
  • 使用正态分布来扰动 (perturb) 神经网络链接参数;
  • 使用扰动的网络在环境中收集奖励;
  • 用奖励 (reward) 或者 效用 (utility) 来诱导参数更新幅度;

下面的图是 OpenAI 用来诠释 ES 算法的精辟:

4-1-6.png

如果机器学习就是为了找到图中最红的地方, 那么 ES 就是在自己周围随机繁殖后代, 然后有些后代会靠近红色的地方, 有些不会. 那么我们就修改 ES 神经网络的参数, 让它更加像那些好后代的参数. 使用这种方式来越来越靠近红色.

接下来的内容我们就来用代码实现上述的两种途径.

降低知识传递的门槛

莫烦的对教育的态度是: 降低知识传递的门槛,不希望给"学习"设置金钱障碍。 这是我花大量业余时间贡献 免费 AI分享的原因。 通过 【赞助】 能及时让我看到你对 【莫烦态度】 的认同,我也更有理由坚持下去。

如果你当前目标是找工作或者转行AI,想接受更加丰富的教学资源、培训辅导体验,我想推荐我的朋友 七月在线 给你, 通过这个 【莫烦Python为你提供的注册链接】, 你将可以获得莫烦专门为你协商的课程优惠券。祝你找/换工作顺利~



    进化算法 (Evolutionary-Algorithm)